精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第3章 （共85页）数据探索.p...

(1)数据质星分析 (2)数据特征分析 (3)MATLAB主要数据探索函数 篇外：了解你的数据 数据集的类型 腾性的不同类型 数据挖掘中特别的列 数据集的重要特性 数据集的类型 腾性的不同类型 数据挖掘中特别的列 数据集的重要特性 数据探索是数据分析与挖掘的基础阶段，它涉及到对数据集的质量分析、特征分析，以及使用工具如MATLAB、R语言、SAS和SPSS进行深入理解。在这个过程中，我们需要关注数据的类型、特性和数据集中的一些特殊列，这些因素都会影响到后续的数据分析结果。 数据质量分析旨在识别数据中的错误、不一致性和缺失值。这包括检查数据的完整性、准确性和一致性。例如，检查邮政编码是否符合格式，手机号码是否存在，或者衬衫的尺码是否合理。数据的清洗和预处理是确保分析结果可靠的关键步骤。 接着，数据特征分析关注数据的属性和特性。数据可以分为不同的类型，包括记录数据、数据矩阵、文档数据、事务数据和基于图形的数据。记录数据由固定数量的属性组成，如表格中的每一行；数据矩阵是数值型数据的集合，可以视为多维空间中的点；文档数据则涉及文本分析，每个文档转化为单词频率向量；事务数据记录了如购物篮中商品的组合；基于图形的数据则用于网络分析，如网页链接结构。 对于数据挖掘中特别的列，有些列可能只有一种值，这样的列对区分记录没有帮助，应被忽略。例如，预留字段可能是全NULL或0，这种情况下，这些列在分析中无实际意义。此外，还应注意异常值和离群点，它们可能影响统计分析的结果，需要通过适当的方法处理。 数据集的特性包括数据的类型和性质。数据可以是分类的（定性），如邮政编码、性别，或是有序的，如成绩等级；也可以是数值的（定量），如温度、年龄，分为离散和连续。离散数据具有明确的、可数的值，如邮政编码、计数，而连续数据则取实数值，如温度、重量。在计算机中，连续数据通常以浮点数形式存储。 在实际应用中，例如计算两个公司间的距离，可能需要考虑地理坐标系统；满意度度量的设计则要求反映真实情况，如销售主管的例子所示，简单的抱怨次数可能不能准确反映满意度，需要引入更全面的评价指标，如满意度调查评分等。 在使用MATLAB等工具进行数据探索时，可以利用其内置的数据探索函数，如MATLAB的统计和机器学习工具箱，对数据进行描述性统计分析、可视化，以及初步的建模，以发现数据的隐藏模式和关系。 数据探索是一个涵盖广泛领域的过程，它涵盖了数据的方方面面，从数据质量检查到特征提取，再到选择合适的工具进行深入分析，每一步都是确保数据分析有效性的关键。理解和掌握这些知识点，将有助于我们在实际工作中更好地进行数据驱动的决策和洞察。